目的:探讨预见性麻醉苏醒护理对减少腹部手术患者全麻苏醒期躁动的应用效果。方法:选取80例全身麻醉腹部手术患者,随机分为观察组与对照组各40例。对照组实施常规苏醒期护理,观察组采用预见性麻醉苏醒护理干预,比较两组患者苏醒期躁动发生率、血流动力学指标变化及不良事件发生情况。结果:观察组全麻苏醒期躁动总发生率为7.50%,显著低于对照组的25.00%(P<0.05)。在麻醉苏醒期,观察组患者的心率、舒张压及收缩压均显著低于对照组(P<0.05)。此外,观察组不良事件总发生率为2.50%,明显低于对照组的15.00%(P<0.05)。结论:预见性麻醉苏醒护理可有效降低腹部手术患者全麻苏醒期的躁动发生率,稳定血流动力学指标,减少相关不良事件,具有较好的临床应用价值。
目的:讨论对肱骨骨折(PHF)术后患者,运用分阶段康复护理+体感互动训练联合干预方案的效果及对肩关节功能、疼痛情况的影响。方法:本次研究主体源于2024年3月~2025年3月份本院就诊的82例肱骨骨折(PHF)术后患者,遵从“随机数字表”的方式进行分组处理,其中对照组纳入研究对象41例,并开展传统护理干预,剩余41例研究对象纳入研究组,并开展分阶段康复护理+体感互动训练干预,探讨2组患者肩关节功能、疼痛程度等指标。结果:干预前各组患者肩关节功能评分、疼痛评分对比后均未见差异,P<0.05,干预后与对照组比,研究组患者肩关节功能评分偏高,疼痛评分偏低,P<0.05。结论:针对肱骨骨折(PHF)术后患者落实分阶段康复护理+体感互动训练,不仅能缓解患者肩关节疼痛情况,还能扩大其肩关节活动度,提升其肩关节功能,值得临床借鉴和学习。
随着工业自动化与智能化的快速发展,机电一体化系统已广泛应用于制造、交通、能源等多个领域,其性能优劣直接取决于系统内部各组件的协同工作效率。传感器作为系统的“感知器官”,负责采集环境与设备状态信息;执行器作为“执行器官”,依据控制指令完成操作任务,二者的协同控制是保障机电一体化系统精准、稳定、高效运行的核心。本文首先分析传感器与执行器在机电一体化系统中的功能定位与协同需求,随后探讨协同控制中的关键技术,包括信息传输与同步技术、数据融合与决策优化技术、故障诊断与容错控制技术等;在此基础上,提出基于分层控制架构的协同控制策略与基于智能算法的动态协同优化策略,并通过仿真与实验验证策略的有效性;最后,总结当前协同控制研究面临的挑战,展望未来基于5G、人工智能与数字孪生的协同控制发展方向。研究结果表明,合理的协同控制策略可显著提升机电一体化系统的响应速度、控制精度与可靠性,为复杂机电系统的优化设计提供理论支撑与实践参考。
目的:在老年髋部骨折患者的术后疼痛管理中实施多维度协同护理后,就其应用价值进行观察。方法:此次研究主要对象为:我院老年髋部骨折患者,共计80例;研究开展阶段处于:2023年1月至2025年1月期间。依据简单随机分组法均分患者于不同小组(对照组40例、观察组40例)。对照组护理方案:常规术后疼痛管理;观察组护理方案:多维度协同护理。就其两组护理前后患者疼痛评分、髋关节功能恢复评分指标进行对比。结果:两组护理前的指标数据(患者疼痛评分、髋关节功能恢复评分)比较发现无差异性,P>0.05;观察组护理后的上述数据指标则比对照组更优,P<0.05。结论:在老年髋部骨折患者的术后疼痛管理中实施多维度协同护理模式,利于缓解患者的术后疼痛感,可促进患者的髋关节功能快速恢复。
目的 浅析AECOPD痰浊阻肺证患者治疗中二陈散合三子养亲散的效果,以及对痰液中MUC5AC的影响。方法 从AECOPD患者中抽选80例符合研究标准为对象,均属于中医痰浊阻肺证,自2024年5月-2025年5月前来本院治疗。所有病例在奇偶数列法基础上分成两组,40例参照组患者治疗中运用常规西药,40例研究组患者治疗中同时使用二陈散合三子养亲散。对治疗效果进行对比分析。结果 研究组治疗2周后,比参照组的MUC5AC水平更低,差异显著(P<0.05)。研究组治疗2周后,比参照组肺功能指标水平更高,差异显著(P<0.05)。研究组治疗期间有5.00%的患者出现不良反应症状,与参照组的10.00%对比,无显著差异(P>0.05)。结论 AECOPD痰浊阻肺证患者治疗过程中运用二陈散合三子养亲散,可以减少MUC5AC分泌量,促进肺功能恢复效果,而且用药期间不容易引起不良反应,值得借鉴应用。
药物毒性筛选是药物研发过程中至关重要的环节,直接关系到药物的安全性与有效性[3][11]。类器官芯片技术作为一种新兴的体外模型,通过将类器官与微流控芯片相结合,能够更精准地模拟人体器官的复杂生理环境,为药物毒性筛选提供了全新的解决方案[3][6]。在应用方面,类器官芯片不仅提高了药物毒性预测的准确性,还显著缩短了筛选时间[1][7]。高通量筛选模型的构建则进一步提升了筛选效率,其核心在于结合类器官芯片的特点进行优化设计,并通过多步骤流程实现大规模药物毒性筛选[3][13]。然而,该技术仍面临标准化不足、成本高昂等挑战。未来,类器官芯片有望与基因编辑、人工智能等新兴技术融合,并在个性化医疗领域发挥更大作用[2][5]。
本文针对矿山智能巡检机器人在路径规划和危险识别算法方面进行了优化研究。通过分析传统路径规划算法如A算法、遗传算法(GA)和蚁群算法(ACO)在矿山复杂环境中的局限性,提出了结合多种算法优势的改进方法。在路径规划方面,采用融合优化遗传算法和变步长蚁群算法的方法,显著提高了全局最优解的收敛速度和搜索精度。在危险识别方面,利用深度学习和图像处理技术,结合卷积神经网络(CNN)和目标检测算法(如YOLO和Faster R-CNN),有效提升了危险源识别的准确率。此外,针对矿山环境的实时性和稳定性挑战,引入了基于深度强化学习的Actor-Critic算法和改进的动态窗口算法(DWA),确保了算法的高效运行和鲁棒性。实验结果表明,优化后的算法在复杂矿山环境中表现出良好的性能,为矿山安全生产提供了技术支持。
目的:探讨临床治疗重症肺炎合并呼吸衰竭时应用序贯机械通气对患者产生的影响。方法:于2021年01月-2023年12月抽取两组研究对象(重症肺炎合并呼吸衰竭),将常规有创机械通气治疗的30例设为对照组,将序贯机械通气治疗的30例设为观察组,围绕治疗效果差异进行比较分析。结果:与对照组进行比较,观察有创通气、总通气、肺炎症状消失以及住院的时间均更短,VAP发生率更低,治疗后的各肺功能指标水平更高,治疗后的炎症因子水平更低,治疗后的各生活质量评分更高(p<0.05)。结论:重症肺炎合并呼吸衰竭的问题于临床中较多发,常规有创通气技术的应用虽然能够在一定程度上改善肺功能,然而并发症多,于恢复十分不利,与之相比,序贯机械通气技术能够缩短有创通气及总通气时长,在减轻炎症、改善肺功能等方面效果显著,利于提高预后。
目的:对足月妊娠引产中低温与常温低位小水囊促宫颈成熟的作用进行比较研究。方法:本研究采用回顾性分析的方式,对2024年10月至2025年5月期间,在我院接受足月妊娠引产的60例产妇的临床数据进行了深入探讨。根据产妇自主选择的引产方案将她们分为两组,即观察组和对照组,每组各30例产妇。在观察组中,采用了低温低位子宫颈扩张球囊的引产方法,以期达到更好的引产效果。而对照组则采用了常温低位子宫颈扩张球囊。为了全面评估两种引产方法的效果,我们对两组产妇的引产效果、宫颈成熟情况(包括规律宫缩出现时间、球囊放置至脱落的时间以及球囊放置后的宫颈Bishop评分)、分娩结果(分娩方式、分娩时长、产后两小时出血量以及新生儿的Apgar评分)以及球囊放置后的异常情况进行了详细的比较和分析。结果:观察组的引产总有效率高达93.3%,显著高于对照组的80%,这一差异在统计学上具有显著性(P<0.05)。同时,观察组产妇出现规律宫缩的时间和球囊放置至脱落的时间均明显短于对照组,分别为(3.81±0.85)小时和(6.1±1.32)小时,与对照组的(5.93±0.89)小时和(8.92±1.43)小时相比,差异显著(P<0.05)。同时,观察组与对照组在球囊放置后的不良结局率上也并无显著差异,分别为6.67%和10%。结论:低温低位子宫颈扩张球囊的引产方法效果明显,值得临床广泛推广应用。